视觉派重磅玩家「空降」智能车战场:清华姚班出身,人脸识别一战成名,入主重庆老牌车企

原创 智能车参考 2024-12-12 12:06
贾浩楠 发自 副驾寺
智能车参考 | 公众号 AI4Auto

白热化的中国智能汽车战场,在2024年底迎来了重磅玩家。

同样的天才夺目:清华“姚班”出身,2011年就投身创业,打造出中国最早的AI明星独角兽,受到资本和产业界追捧。

同样也是AI视觉流派:在自动驾驶火热应用数年前,他就带领团队提出端到端的Transformer多目标追踪方案,应用在安防、交通、基建等等行业。

去年,他领导的团队凭着算法积累和AI基础能力,在自动驾驶一系列学术会议、竞赛,以及上车量产进度上一鸣惊人。

他就是旷视科技创始人印奇,他现在有一个新的身份和title——重庆力帆汽车的新掌门人、董事长。

AI独角兽掌舵人,“入主”车企

11月11日,力帆科技发布公告,选举印奇为公司第六届董事会董事长,原董事长、来自吉利体系的老人周宗成卸任。

旷视科技的工商注册信息也于11月发生变更,法人代表从印奇变成了另一位联合创始人唐文斌。

而更早之前的7月1日,印奇通过LP身份成立江河顺遂,7月2日,力帆科技就发布了股份变动公告:印奇通过其实际控制的江河顺遂受让了力帆科技共计9亿股,对价24.3亿元,成为力帆第二大股东。

印奇的身份也从中国第一代AI创业者转变成了车企掌门人

他选择的力帆集团是坐落重庆的老牌车企之一,1992年成立,旗下有睿蓝汽车(吉利汽车与力帆科技合资)、力帆摩托、力帆通机等等品牌。

力帆很早就入局新能源,不过在激烈的竞争中没能把先机转化成优势,一度陷入危机。但2021年力帆走完重整程序,重回正轨经营,开始积极寻找“智能化”下半场的契机。

印奇我们更加熟悉。85后,安徽芜湖人,2010年本科毕业于清华大学姚期智实验班,后赴香港中文大学学习。2011年,印奇赴美国哥伦比亚大学攻读计算机博士学位,在曼哈顿学习期间,与唐文斌和杨沐共同创立了旷视。

计算机视觉技术是旷视科技的杀手锏,帮助当时没有AI创业先例可循的团队成功立足并赚到第一桶金,后逐渐发展成基础设施、算法、架构、硬件能力齐备的“平台型”AI公司。

今天从计算机视觉技术的发展和落地趋势看,旷视科技或印奇以某种方式投身汽车智能化,几乎是一种必然。只不过真正的消息落地,印奇选择的时机和路径多少出人意料。

首先是印奇的确如之前本人所讲“AI in physical”了,不过不是2024年更容易被资本认可的具身智能,而是“风口”似乎已经过去的智能汽车。

更意外的是方式:不是普通的供应商,也不是“投身”车企怀抱,而是创始人肉身入主车企,全面负责,史上首例。

如何理解,要从旷视自动驾驶业务的历史发展说起。

印奇入局,早有准备

印奇本科时长期在微软亚洲研究院实习,深入参与人脸识别项目。而旷视创业初期,就是靠当时准确率力压Facebook的人脸识别算法一战成名。

后来以这套算法为核心,旷视发展出了包括人脸识别、OCR文字识别、安防、金融等等方案的Face++平台。

2020年之前,这种基于CNN算法的视觉识别方案是自动驾驶的主流范式,旷视一直在密切关注跟进,但没有急于推出产品方案。

旷视的一个基本判断,是这样的传统算法不可能解决高阶智能驾驶问题。

因为CNN本身核心是卷积和池化,更有利于关注二维局部数据之间的相互关联,但对全局数据中每个语义(目标)之间的相关性学习能力不足,而这样的能力恰恰是复杂交通博弈场景下必须的。

所以2020年前,视觉数据只是作为辅助,智能驾驶绝大部分功能依赖毫米波雷达。但毫米波雷达本身存又在局限:精度有限、缺失物体高度信息,以及最致命的,是对静止物体感知不佳。

既然RV(雷达+视觉)的传统算法难以解决高阶智能驾驶问题,而自己的优势又集中在计算机视觉算法,因此旷视一直在等待一个技术层面的突破。

直到2020年,特斯拉首次把BEV算法和结合到Transformer架构下,纯视觉路线的一扇窗突然被打开。

2021年,旷视正式成立了智能驾驶业务团队,紧接着2022年旷视研究院就提出了基于Transformer的多视图3D目标检测算法PETR。

去年旷视PETRv2模型为基础的方案,还在CVPR 2023面向自动驾驶感知决策系统的挑战赛中,一举拿下OpenLane拓扑关系挑战冠军。

除了PETR系列大模型,旷视还发布过BEVDepth检测模型(可对3D目标实现高精度的深度估计),LargeKernel3D(首次证明大卷积核对3D视觉任务的可行性和必要性),BEVStereo(nuScenes纯视觉方案3D目标检测SOTA)等……都是行业领先级的技术成果。

2023年8月,旷视第一次公开了量产方案,根据传感器配置、算力大小分为三个。

标准版方案,满足基础、高频使用智能驾驶场景,功能包括L2全家桶。亮点之处在于它的上限:标配自主泊车、记忆泊车,以及高速高架NOP功能,标准版方案面向10-15万元车型。

专业版方案,在标准版上,增加城市NOP功能,以及跨车道安全停车。面向15-30万车型。

还有一款面向30万以上车型的旗舰版方案,“更多的冗余”,实现“增强城市NOP”功能。

旷视智驾方案将“入门版智驾”门槛拉的极高,同时把相同技术指标要求的硬件成本,降到前所未有的低。

而且在2023年8月,旷视的方案可以算是行业内首个明确“低算力、高功能”的。

横向比较来看,旷视标准版方案,据官方介绍仅需主流英伟达Orin 1/5,甚至1/6的算力(大约40-50TOPS),就能实现高速NOP功能。

相对晚入局的旷视方案,与如今高阶智能驾驶落地大趋势“不谋而合”。实现“极致性价比”的核心原因在于算法、算力,以及工具链的积累。

原创算法,主要是两个实现BEV的算法模型,一个是BEVDepth系列,一个是PETR系列。

如果有些芯片对于Transformer的算子支持不太好可以采用BEVDepth;如果对于Transformer的算子支持非常好,那采用PETR。

算力基础设施,旷视到目前为止,已经构建了一万多张卡的计算集群,快速迭代能力同样是大模型实力的基础。

另一方面,为了降本,旷视还把适配各种定位车型的智能驾驶系统,都采用统一的BEV算法框架,做到算法平台化、硬件平台化,这样一来主机厂各个车型的量产速度将大大加快,质量更好的同时,成本也将大幅降低。

所以旷视、印奇入局智能车,其实是技术上有积累,方案上很成熟

而在2024年印奇“AI in physical, but智能车”,也可谓天时地利人和。

首先是天时,旷视视觉为主的技术落地现在有了最好产业链的支持,特别是相对于刚刚起步、软硬件方案尚不明确的具身智能来说。

另外,国内高阶智驾渗透率仍然很低。开源证券在研报中给出的数据是今年年底接近5%左右,但渗透速度是在不断加快的,2025年会有100%的增长率。

这说明尽管智能汽车在VC眼中“风口”不再,但在产业视角下才刚刚起势,并且蛋糕依然很大。

其次是人和。旷视的技术实力和价值,在汽车智能化浪潮中兑现的潜力前景很大。

最后是地利。重庆在智能车浪潮中的积极布局推动,本身汽车又有雄厚的汽车产业链积累。最重要的是在各种难以复制的历史条件下,力帆汽车具备了独一无二的特性。

印奇加入力帆,有什么影响?

“入主”一家车企不是做好智驾供应商的必要条件,也不是做好“软硬结合”的必要条件,那么还能怎么理解印奇的选择?

当然有竞争的因素。旷视的技术实力亟需兑现,尤其是在智驾竞速淘汰中,需要高阶功能落地的旗舰产品,为后续竞争打造一个样板间。

印奇执掌力帆,自然而然旗下的车型或者今后的可能的新车型、新品牌都会将旷视智驾方案作为第一选择。

商业竞标、团队对接磨合、平台软硬件适配的成本,相比传统主机厂和供应商的模式大大降低。

更重要的,力帆汽车本身是自动驾驶落地最好的“价值洼地”。

因为它同时具备这样几个条件:

车企业务本身相对“弱”,未来产品、战略转身容易,更适合AI基因的团队主导发挥。

重庆本地又有极强的产业条件,并且是在新技术浪潮磨练出的智能汽车供应链,完全能支撑力帆日后的转型。

力帆已经甩掉了历史包袱,积极寻求突破。

背后还有重庆地方、吉利汽车的全力支持。

智能汽车这条赛道上,力帆的“早”、旷视的“晚”是这对组合被质疑的理由,并且都合情合理,但背后独一无二的机遇、难得的多赢局面也容易被忽视。

“旷视+力帆”模式,和重庆另一对已经创造奇迹的组合“华为+赛力斯”有太多相似性:

车企解锁智能入场券,带头的还是业内顶尖AI团队,从谷底一飞冲天,走完很多传统主机厂几年都走不通的转型路。

这个组合中的智能车技术供应方,则用绝对领先的技术体验,打透一家车企一个车型,然后逐渐形成安卓效应。

所以印奇看似意外的选择,其实是在最合适的时间点,把握住了其他玩家长期忽视的稀缺机遇,给旷视技术和天才们找到了最好的落地渠道和舞台,这是以往常规智驾供应商难以实现的。

至于重庆市,依旧是赢麻的状态,而且远超汽车产业本身的范围:

旷视的技术+重庆的场景、产业+吉利的平台,其实已经串联起一条完整的Robotaxi、机器人产业链。

汽车的新能源时代合肥是最大赢家,智能化时代,重庆已经遥遥领先了。

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